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國立臺北大學 資訊管理研究所 戴敏育所指導 王澤生的 運用深度學習技術提取中文內容中的實體關係 (2020),提出seagate評價關鍵因素是什麼,來自於自然語言處理、實體關係提取、BERT、預訓練語言模型、實體關係三元組、差分學習率。

而第二篇論文國立交通大學 科技法律研究所碩士在職專班 劉尚志所指導 吳健豪的 惡意侵權與加重損害賠償實證研究 -以美國聯邦最高法院Halo案為中心 (2017),提出因為有 專利、惡意侵權、加重損害賠償的重點而找出了 seagate評價的解答。

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電腦配備
CPU:intel I9-7940X
(內搭塔扇:日系 Scythe Mugen 5 無限五 CPU風扇散熱器)
主機版:X299 AORUS GAMNG 7 PRO
顯示卡: RTX 技嘉 2080Ti GAMING OC 11G
硬碟: 固態硬碟 EZLINK 2.5吋 256G
固態硬碟 Kingston M2 480G
傳統硬碟 Seagate 2TB 3.5吋
傳統硬碟 WD【黑標】4TB 3.5吋電競硬碟
記憶體:Kingston 金士頓 DDR4 2400 HyperX Fury 16G兩支
機殼:AORUS C300 GLASS(GB-AC300G 機殼)
電源供應器:銀欣650W 金牌/半模

鍵盤:TESORO鐵修羅 剋龍劍Gram RGB機械式鍵盤-紅軸中文黑
滑鼠:羅技 Logitech G300S
麥克風:AT2020USBi 靜電型電容式麥克風

運用深度學習技術提取中文內容中的實體關係

為了解決seagate評價的問題,作者王澤生 這樣論述:

實體關係提取是自然語言處理中信息抽取的基礎,目的是為了從自然語言中提取出實體與實體關係。得益於 BERT 等預訓練語言模型的發展,許多自然語言處理任務取得了成績的提升,實體關係提取領域也同樣受益。過去由於由於公開的中文資料集較少,中文領域中對於多三元組的相關研究存在缺口。在這篇論文中,本研究提出 BERTSPOM 模型,希望藉助 BERT 中文預訓練語言模型的能力,通過下游任務中的設計,實現對最近公佈的大規模中文資料集 DuIE 的預測。BERTSPOM 模型以 BERT 為基礎,在下游任務中將實體關係三元組提取問題簡化為多層二元分類問題進行微調。模型訓練階段通過設置差分學習率與指數移動平均

(EMA)進行模型權重平滑的方法,設計實驗測得不同超參數下的模型表現,並進行後續研究。實驗表明,BERTSPOM 模型在 DuIE 資料集上的 F1 指標達到 0.8266,並在自行標註的 NTPUTinyIE 測試集上 F1 達 0.9199。後續的模型泛用性測試中,僅通過調整迭代次數,在 CMeIE 中文醫學文本資料集上的 F1 指標達到 0.5944。本研究主要學術頁獻為提出 BERTSPOM 模型之架構,應用於中文實體關係提取,具備預測多三元組的能力,直接應用於在其他類型的中文資料集上,仍具有泛用性。本研究主要管理實務意涵在於未來這項技術可以運用於從海量文字中提取出實體與實體關係,產生

知識圖譜,對企業的內部信息整合帶來幫助。

惡意侵權與加重損害賠償實證研究 -以美國聯邦最高法院Halo案為中心

為了解決seagate評價的問題,作者吳健豪 這樣論述:

美國聯邦最高法院於2016年6月13日對Halo Electronics v. Pulse Electronics,以及 Stryker v. Zimmer兩案做出一合併判決,放寬惡意侵權的判斷標準,拒絕美國聯邦巡迴上訴法院(Court of Appeals for the Federal Circuit, CAFC)於In re Seagate Technology案所建立的二部測試法 (two-part test)。最高法院指出Seagate案對於惡意侵權的判斷標準過度僵化,阻礙專利法第284條所賦予地方法院加重損害賠償裁量權的行使。在Seagate案的標準下,地方法院在裁量權的行使必須

有「客觀輕率」(objective recklessness)存在的前提,而該限制使得一些任意及恣意的強盜(wanton and malicious pirate),蓄意侵害他人專利,對專利有效性或任何抗辯主張沒有懷疑,目的就是要掠奪專利權人生意的侵權行為人排除在外。為避免該情形的發生,最高法院廢棄Seagate案在惡意侵權的判斷標準,並且強調加重損害賠償普遍適用於行為極惡劣的(egregious)的案件,且地方法院有裁量權決定是否加重專利侵權之損害賠償。本文嘗試研究新的惡意侵權標準所產生的影響,以及專利權人與被控侵權者於訴訟前及訴訟中應採取的行為措施,以保護法律的權益與防範風險的發生。